基于自编码器的冷轧带材板形数据降维方法

摘要：

为实现板带轧制过程的智能制造,对智能化的内涵进行了深入探索.针对具体问题,将无监督学习与强化学习理论用于生产实践具有重要意义.以板带轧制过程中的板形检测数据为研究对象,通过无监督学习理论中的自编码器进行板形基本模式的自动学习,从而降低板形数据的存储与传输量,实现板形分布的抽象表示,为后续板形异常检测、智能预报和智能控制奠定基础.与基于勒让德多项式模式的传统板形数据降维方法相比,此方法可显著提高板形重构精度,实现板形数据的近似无损压缩.

关键词：冷轧带材;板形;自编码器;降维;无监督学习

所属期刊栏目：56

资助基金：河北省高端人才和"巨人计划"创新团队资助项目2019

在线出版日期：2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：26-35